Geeks_Z の Blog
首页
前端
前端
学习笔记
《HTML》
《CSS》
《JavaWeb》
《Vue》
后端
后端
后端文章
Linux
Maven
汇编语言
软件工程
计算机网络概述
Conda
Pip
Shell
SSH
Mac快捷键
Zotero
学习笔记
《数据结构与算法》
《算法设计与分析》
《Spring》
《SpringMVC》
《SpringBoot》
《SpringCloud》
《Nginx》
AI
AI
深度学习文章
学习笔记
《PyTorch》
《ReinforementLearning》
《MetaLearning》
数学
数学
学习笔记
《高等数学》
《线性代数》
《概率论与数理统计》
Paper
Paper
增量学习
哈希学习
GitHub
(opens new window)
样本回放
基于回放的增量学习的基本思想就是"温故而知新",在训练新任务时,一部分具有代表性的旧数据会被保留并用于模型复习曾经学到的旧知识,因此要保留旧任务的哪部分数据,以及如何利用旧数据与新数据一起训练模型,就是这类方法需要考虑的主要问题。
目录
1. iCaRL
2. RM
3. RMM
上次更新:
2024/07/05, 15:24:13
参数隔离
正则化
←
参数隔离
正则化
→
最近更新
01
LLM_架构
06-26
02
Transformer_FFN
06-26
03
LoRA变体
06-24
更多文章>
跟随系统
浅色模式
深色模式
阅读模式